ಬೆಂಗಳೂರಿನ ಮೂಲದ AI ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ Mowito, ತನ್ನ "ಬ್ರೈನ್" ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ವಾಣಿಜ್ಯೀಕರಿಸಲು $3 ಮಿಲಿಯನ್ನ ಪ್ರೀ-ಸೀಡ್ (pre-seed) ಸುತ್ತಿನ ಹಣಕಾಸಿನ ನೆರವನ್ನು ಪಡೆಯಿತು. ಈ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಕೈಗಾರಿಕಾ ರೋಬೋಟ್ ಕೈಗಳು ಕೇವಲ ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕರನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. Version One Ventures ಈ ನಿಧಿಗೆ ನೇತೃತ್ವ ವಹಿಸಿದ್ದು, All In Capital, Unisol ಮತ್ತು iSeed ಇದರಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿವೆ. ಈ ಹಣವನ್ನು ಅಮೆರಿಕದ ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಣಾ ಯೋಜನೆಗಳು
ಈ ಹಣಕಾಸಿನ ಸುತ್ತು Mowito ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಡೆಟ್ರಾಯ್ಟ್ನಲ್ಲಿ (Detroit) ಒಂದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ತೆರೆಯಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಹಾಗೂ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವ ತಯಾರಿಕಾ ಕಂಪನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೈಲಟ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ವದ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಎರಡು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೊಸ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ರೋಬೋಟ್ ಕೈಗಳನ್ನು ಮರುಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮಾಡುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ತನ್ನ AI ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಲ್ಲವು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದು ಕಂಪನಿಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
Mowito ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ಬದಲಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕೈಗಾರಿಕಾ ರೋಬೋಟ್ ಕೈಗಳಿಗೆ ಬೇಕಾದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ "ಬ್ರೈನ್ಸ್" ಅನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಮಾದರಿಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ವಿಷನ್ (computer-vision) ಮತ್ತು ರಿಇನ್ಫೋರ್ಸ್ಮೆಂಟ್-ಲರ್ನಿಂಗ್ (reinforcement-learning) ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾನವನ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ರೋಬೋಟ್ನ ಚಲನಶೀಲತೆಗೆ (degrees of freedom) ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಕೆಲಸವನ್ನು—ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟ್ರೇಯಿಂದ ಒಂದು ಘಟಕವನ್ನು ತೆಗೆದು ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಬೋರ್ಡ್ ಮೇಲೆ ಇಡುವುದು—ಸಿಸ್ಟಮ್ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ನಂತರ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ಕೋಡ್ ಬರೆಯದೆಯೇ ಅದು ಅದೇ ಚಲನೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕೆಲಸದ ಬದಲಾವಣೆ ವೇಗವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ರೋಬೋಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಭಾರತೀಯ AI ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಕೇವಲ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸೇವೆಗಳಿಂದ ಕಾರ್ಖಾನೆಯ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಉತ್ಪನ್ನದ ಕಡೆಗೆ ಸಾಗುವುದು 'ಫಿಸಿಕಲ್ AI' (physical AI) ಕಡೆಗಿನ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. Mowito ನ ವಿಧಾನವು ಯಶಸ್ವಿಯಾದರೆ, ಜಪಾನ್, ಜರ್ಮನಿ ಮತ್ತು ಅಮೆರಿಕದ ರೋಬೋಟ್ ಮಾರಾಟಗಾರರು ದೀರ್ಘಕಾಲದಿಂದ ಆಕ್ರಮಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಭಾರತೀಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಕಾರ್ಮಿಕರ ಕೊರತೆಯಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿರುವ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಯ ಆಟೊಮೇಷನ್ (flexible automation) ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಮೆರಿಕದ ತಯಾರಿಕಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಇವರ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿದ್ದಾರೆ.
ಮುಂದಿರುವ ಸವಾಲುಗಳು
ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಇನ್ನೂ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿದೆ. ವಿವಿಧ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹಳೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ (legacy control systems) AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಉತ್ಪಾದನಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ವಹಿಸಿಕೊಡಲು ತಯಾರಕರು ಹಿಂಜರಿಯಬಹುದು. ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಸಾಬೀತಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಸುರಕ್ಷತಾ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ROI ಡೇಟಾ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿ ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳು
ಡೆಟ್ರಾಯ್ಟ್ನ ಪೈಲಟ್ ಯೋಜನೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶ, Mowito ತನ್ನ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ರೋಬೋಟ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ಮೊದಲ ಹಂತದ ಅಳವಡಿಕೆಗಳು ಕಾರ್ಯಾರಂಭ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಈ ಹಣಕಾಸಿನ ಸುತ್ತು ಮುಂದಿನ ಹಂತದ ಹೂಡಿಕೆದಾರರನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಪ್ರಮುಖ ಸೂಚಕಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಯಶಸ್ಸು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳಿಂದ ಹೊರಬಂದು ಉತ್ಪಾದನಾ ವಲಯದ ಭೌತಿಕ ಜಗತ್ತಿನತ್ತ ಸಾಗುವ ಭಾರತೀಯ AI ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಹೊಸ ಅಲೆಯನ್ನೇ ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.